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Python?opencv圖像膨脹與腐蝕處理實(shí)例探究

 更新時間：2024年01月23日 10:59:57   作者：電路小白?實(shí)在太懶于是不想取名  
這篇文章主要介紹了Python?opencv圖像膨脹與腐蝕處理實(shí)例探究

Python opencv圖像膨脹腐蝕

需要注意的是，這里的腐蝕和膨脹時對于白色部分而言的，而不是黑色部分?。?/strong>

字體的大小就是常見的圖像的腐蝕和膨脹。腐蝕和膨脹可以很好的去除掉圖像中的噪聲點(diǎn)，消除物體邊界附近的像素。

實(shí)現(xiàn)步驟

首先是導(dǎo)入相關(guān)的庫

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

opencv的函數(shù)來讀取圖像

之后利用opencv的函數(shù)來讀取我們的圖像。

# 讀取圖像
img = cv2.imread('C:/Users/13256/Desktop/11.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

定義結(jié)構(gòu)元素來確定我們的卷積運(yùn)算大小

# 定義結(jié)構(gòu)元素（核）
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

利用opencv的內(nèi)置函數(shù)來進(jìn)行膨脹運(yùn)算

# 膨脹操作
dilated_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

最后顯示圖像

# 顯示原始圖像、膨脹后的圖像
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('原始圖像')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(dilated_img, cmap='gray'), plt.title('膨脹操作后的圖像')
plt.show()

可以看到膨脹操作更凸顯出圖片的輪廓和邊界

運(yùn)行

將膨脹函數(shù)方法換成腐蝕，之后再運(yùn)行我們的代碼。

# 腐蝕操作
dilated_img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

以下附上全部代碼

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖像
img = cv2.imread('C:/Users/13256/Desktop/11.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 定義結(jié)構(gòu)元素（核）
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 膨脹操作
dilated_img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
# 顯示原始圖像、膨脹后的圖像
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('原始圖像')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(dilated_img, cmap='gray'), plt.title('膨脹操作后的圖像')
plt.show()

以上就是Python opencv圖像膨脹與腐蝕處理實(shí)例探究的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python opencv圖像膨脹腐蝕的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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